MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2118152732 · doi:10.5194/os-8-587-2012

Estimation of positive sum-to-one constrained zooplankton grazing preferences with the DEnKF: a twin experiment

2012· article· en· W2118152732 sur OpenAlexaff
Ehouarn Simon, Annette Samuelsen, Laurent Bertino, Dany Dumont

Notice bibliographique

RevueOcean science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonKalman filterConstraint (computer-aided design)MathematicsVariable (mathematics)GaussianBounded functionApplied mathematicsStatisticsEcologyPhysicsBiologyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We consider the estimation of the grazing preferences parameters of zooplankton in ocean ecosystem models with ensemble-based Kalman filters. These parameters are introduced to model the relative diet composition of zooplankton that consists of phytoplankton, small size-classes of zooplankton and detritus. They are positive values and their sum is equal to one. However, the sum-to-one constraint cannot be guaranteed by ensemble-based Kalman filters when parameters are bounded. Therefore, a reformulation of the parameterization is proposed. We investigate two types of variable transformations for the estimation of positive sum-to-one constrained parameters that lead to the estimation of a new set of parameters with normal or bounded distributions. These transformations are illustrated and discussed with twin experiments performed with the 1-D coupled model GOTM-NORWECOM with Gaussian anamorphosis extensions of the deterministic ensemble Kalman filter (DEnKF).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOcean scienceMême sujetMarine and coastal ecosystemsTravaux en français237 207